Pipe In R: Anslutningsfunktioner med Dplyr
I den här handledningen kommer du att lära dig hur du kopplar ihop funktioner med hjälp av dplyr-röroperatorn i programmeringsspråket R.
Låt oss granska mina bästa metoder för .
Rådata kan vara svåra att läsa. Så, visuella bilder är gjorda för att göra data lätt att förstå. Men visualiseringar kan bli förvirrande när de görs felaktigt. Du kan se hela videon av denna handledning längst ner på den här bloggen.
Visualiseringar är nyckeln till konsumenternas förståelse.
Så nu ska jag diskutera mina bästa metoder för datavisualisering för att hjälpa dig skapa en bra rapport.
Innehållsförteckning
Använda rutnät för att sektionera visualiseringar
Använd först rutnäten för att skapa informationssegment, så när en konsument tittar på rapporten kan de enkelt identifiera dem.
Titta på exempelrapporten nedan.
Varje bild separeras av rutnät med små utrymmen mellan dem. Dessa utrymmen möjliggör enklare navigering.
Gallren är gjorda med rektangulära block bakom det visuella.
Att välja rätt färger
För det andra, använd en palett med enkel.
Studera munkdiagrammet nedan:
Färgerna är inte blå som de flesta av diagrammet. Således får de diagrammet att verka obalanserat.
Men eftersom diagrammet är ganska långt borta kan färgerna inte justeras.
Men vi kan justera skivans färg. Den är i en mörkare nyans jämfört med större delen av rapporten. Därför finns det en kontrast.
Det är bättre att hålla sig till antingen ljusare eller mörkare nyanser för att få mer enhetlighet.
I den här rapporten använde jag mig mest av ljusare nyanser.
Så jag ändrar skärmaskinens färg till en ljusare blå nyans.
Nu ser det mer enhetligt ut och i linje med resten av rapporten.
Välja det lämpliga diagrammet för datavisualisering
Den tredje övningen är att använda lämpligt diagram och bild.
När du väljer vilken bild som ska användas, identifiera först den information du vill presentera. Identifiera sedan vilken bild som är bäst för den typen av data.
Till exempel, när du presenterar datum, presentera dem i ett kolumndiagram.
Ta det här diagrammet som ett exempel:
Fundera på vilka visualiseringar som gör det lättare för konsumenten att förstå data.
Undvika röran i rapporten
Du kan skapa sidor i dina rapporter genom att välja den här knappen.
Undvik röran i din rapport genom att sprida informationen på sidorna.
Se till att den har en berättelse eller en poäng på varje sida. Rapporter görs för att presentera en berättelse med hjälp av dina bilder.
Få viktig information att sticka ut i dina rapporter.
Nyckelinformationen är huvudpunkten i dina rapporter. Det är med andra ord den centrala idén i din data. Det borde alltså vara den mest betonade informationen bland alla dina bilder.
För att få en sammanhållen rapport, använd tydliga rubriker och etiketter för din data.
I den här rapporten har själva bilden och själva rapporten titlar som definierar deras data.
*****Relaterade länkar*****
Slutsats
Tänk på dessa bästa metoder för datavisualisering. Avslutningsvis fokuserar visualiseringar kring användareffektivitet.
När vi gör rapporter kan vi komplicera saker. Detta leder till stökiga rapporter och oklara bilder. Med dessa bästa metoder för datavisualisering kan vi förhindra detta.
I den här handledningen kommer du att lära dig hur du kopplar ihop funktioner med hjälp av dplyr-röroperatorn i programmeringsspråket R.
RANKX från LuckyTemplates låter dig returnera rankningen av ett specifikt nummer i varje tabellrad som utgör en del av en lista med nummer.
Lär dig hur du tar isär en PBIX-fil för att extrahera LuckyTemplates-teman och bilder från bakgrunden och använda den för att skapa din rapport!
Excel Formler Fuskblad: Mellanvägledning
LuckyTemplates Kalendertabell: Vad är det och hur man använder det
Lär dig hur du installerar programmeringsspråket Python i LuckyTemplates och hur du använder dess verktyg för att skriva koder och visa bilder.
Lär dig hur du beräknar dynamiska vinstmarginaler vid sidan av LuckyTemplates och hur du kan få fler insikter genom att gräva djupare i resultaten.
Lär dig hur du sorterar fälten från en utökad datumtabells kolumner korrekt. Detta är en bra strategi att göra för svåra fält.
I den här artikeln går jag igenom hur du kan hitta dina toppprodukter per region med hjälp av DAX-beräkningar i LuckyTemplates, inklusive TOPN- och CALCULATE-funktionerna.
Lär dig hur du använder en skräpdimension för flaggor med låg kardinalitet som du vill infoga i din datamodell på ett effektivt sätt.